Karakteristik Responden ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

Tabel 5.7 Hasil Uji Normalitas One Sample Kolmogorov Smirnov Variabel Kolmogorov Smirnov Sign Kesimpulan Pelayanan 0,757 0,616 Normal Physical evidence bukti fisik 1,112 0,168 Normal Kepuasan pelanggan 1,019 0,250 Normal Sumber: Data yang diolah, 2013 Berdasarkan tabel di atas menunjukkan bahwa nilai signifikansi seluruh variabel lebih besar dari 0,05 dan nilai Kolmogorov Smirnov lebih kecil dari 1,960 sehingga dapat disimpulkan bahwa semua variabel dalam penelitian berdistribusi normal. Pengujian normalitas dilakukan terhadap residual regresi. Pengujian dilakukan dengan menggunakan grafik P-P Plot. Data yang normal adalah data yang membentuk titik-titik yang cenderung membentuk satu garis lurus diagonal. Hasil analisis regresi linier dengan grafik normal P-P Plot terhadap residual error model. Hasil pengujian normalitas dengaan grafik histogram dan p-p plot tersebut menunjukkan bahwa sebaran data mengikuti garis lengkung, titik-titik berada tidak jauh dari garis diagonal serta mengikuti garis diagonal. Hal ini berarti bahwa model regresi tersebut sudah berdistribusi normal. Gambar 5.1 Uji Normalitas dengan Grafik 2. Uji Multikolinearitas Multikolinieritas adalah suatu situasi adanya korelasi antar variabel-variabel dependen. Model regresi yang baik statusnya tidak terjadi multikolinier atau tidak terjadi korelasi antar variabel independen. Untuk mengetahui ada tidaknya multikolenieritas dapat dideteksi dengan menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen atau dengan menggunakan perhitungan nilai tolerance dan VIF, apabila VIF di bawah 10 dan nilai toleransinya di atas 0,1 maka variabel independen yang digunakan terlepas dari permasalahan multikolenieritas atau tidak terjadi korelasi antar variabel independen. Hasil pengujian multikolinearitas: Tabel 5.8 Uji Multikolenieritas Variabel Toleransi VIF Keterangan Pelayanan 0,366 2,729 Non Multikolinearitas Physical evidence bukti fisik 0,366 2,729 Non Multikolinearitas Sumber: Data yang diolah, 2013 Hasil pengujian multikolinearitas diperoleh seluruh variabel independen yang digunakan pada model regresi memiliki nilai tolerance di atas 0,10 dan nilai VIF dibawah 10, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas pada variabel independen yang digunakan dalam model regresi pada penelitian ini. 3. Uji Heteroskedastisitas Tujuan dari uji heteroskedastisitas untuk menguji apakah di dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variansi dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah model yang tidak terjadi heteroskedastisitas. Kriteria untuk menentukan data tidak terjadi heteroskedastisitas yaitu jika nilai signifikansi 0,05. Hasil pengujian heteroskedastisitas dapat dilihat dalam tabel berikut ini :